1.I/O操作

利用open打开/创建文件

open()函数的基本语法是：open(name[, mode[, buffering]])

参数说明：

name : 一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。
mode : mode 决定了打开文件的模式：只读，写入，追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)。
详情见附录图片
buffering : 如果 buffering 的值被设为 0，就不会有寄存。如果 buffering 的值取 1，访问文件时会寄存行。如果将 buffering 的值设为大于 1 的整数，表明了这就是的寄存区的缓冲大小。如果取负值，寄存区的缓冲大小则为系统默认。

import os //引入系统库
new_File = open("output_file.txt","w")
new_File.close() //防止该文件被后续使用或者浪费空间，使用完毕后及时关闭

文件删除

os.remove(文件名)

文件重命名

os.rename(旧文件名,新文件名)

读取文件

file.read()/readlines()

写入文件

file.write()/writelines()

2.数据库操作

先配置好参数，连接MySQL数据库

建立游标

游标名.execute("""sql语句""")

用法也非常简单：

import pandas as pd
pd.DataFrame(游标名称)

删除数据库

#利用drop database 删除 pythonsql库
py_cursor.execute('''
drop database 数据库名;
''')
pd.DataFrame(py_cursor)

#重新show databases检查剩余数据库
py_cursor.execute('''
show databases;
''')
pd.DataFrame(py_cursor)

创建数据库

#create database "database";创建语句
#创建语句
py_cursor.execute('''
create database 数据库名;
''')
pd.DataFrame(py_cursor)

使用该数据库

#use "database";移动数据库
#移动数据库
py_cursor.execute('''
use 数据库名;
''')
pd.DataFrame(py_cursor)

在数据库里创建表

#创建数据表std_info
# Std_id varchar(10),
# Std_name varchar(10),
# Std_age int,
# Std_sex varchar(10)
#创建学生表
py_cursor.execute('''
create table std_info(
Std_id varchar(10),
Std_name varchar(10),
Std_age int,
Std_sex varchar(10)
);
''')
pd.DataFrame(py_cursor)

往表里插入单行数据

#在std_info中插入一行数据('001','小白','18','男')
py_cursor.execute('''
insert into std_info values('001','小白','18','男');
''')
pd.DataFrame(py_cursor)

往表里插入多行数据 executemany（）方法

var = [('005', '莲英', '33', '女'),('006', '孙强', '22', '男'),('007', '王蕤', '23', '男')]

py_cursor.executemany("insert into std_info values(%s, %s, %s, %s)" ,var)
pd.DataFrame(py_cursor)
connect.commit() #记得要确认更新哦